Dasar Azure Data Engineer DP-203
Kursus DP-203 terstruktur tentang penyimpanan, transformasi, pipeline, keamanan, monitoring, dan Synapse, dengan soal.
Kemajuan kursus
0 / 5
Kembali ke kursus
Yang akan Anda pelajari
- Menjelaskan penyimpanan.
- Menjelaskan transformasi dan pipeline.
- Menjelaskan keamanan.
- Menjelaskan monitoring.
- Menjelaskan Synapse.
Sebelum mulai
- Pengetahuan Azure data dasar membantu.
- Disarankan pengalaman SQL dan Python.
- Tidak perlu sertifikasi Azure data sebelumnya.
Pelajaran 1 Penyimpanan dan Ingestion
Blob dan Data Lake menyimpan file. Event Hubs menerima streaming dan IoT Hub telemetri. Data Factory menyalin antara sumber dan tujuan. Data lake menyimpan mentah dan ELT memuat lalu mentransformasi. Partition key mendistribusikan dan managed identity melindungi kredensial. Berlatihlah dengan contoh, tinjau setiap kesalahan, dan ulangi topik terlemah setiap minggu agar berkembang.
Contoh
Contoh: IoT Hub mengumpulkan data sensor, Event Hubs menyangga peristiwa streaming, dan Data Factory menyalin file batch ke Azure Data Lake Storage.Pelajaran 2 Transformasi dan Pipeline
Databricks menjalankan Spark dan Synapse SQL mentransformasi. Mapping data flow adalah ETL visual. Fact table menyimpan event dan dimensi menjelaskan. Pipeline memakai activity, trigger, linked service. Checkpoint dan idempotensi memungkinkan rerun aman. Berlatihlah dengan contoh, tinjau setiap kesalahan, dan ulangi topik terlemah setiap minggu agar berkembang.
Contoh
Contoh: pipeline memakai mapping data flow untuk membersihkan data penjualan, notebook untuk menambah fitur, dan Synapse SQL untuk memuat star schema.Pelajaran 3 Keamanan dan Tata Kelola
Key Vault menyimpan rahasia dan managed identity mengautentikasi. Enkripsi melindungi saat istirahat dan transit. Private endpoint dan masking mengurangi eksposur. Purview mengkatalog dan mengklasifikasi. RBAC mengontrol izin dan audit log merekam. Terapkan least privilege dan kepatuhan. Berlatihlah dengan contoh, tinjau setiap kesalahan, dan ulangi topik terlemah setiap minggu agar berkembang.
Contoh
Contoh: pipeline memakai managed identity, terhubung melalui private endpoint, menyimpan kredensial di Key Vault, dan memask kolom sensitif.Pelajaran 4 Monitoring dan Optimasi
Azure Monitor mengumpulkan metrik, log, alert. Diagnostic setting mengarahkan log. Optimasi memakai budget, rekomendasi, tier. Query insight menemukan lambat dan capacity planning mengukur. Definisikan target dan tinjau biaya. Berlatihlah dengan contoh, tinjau setiap kesalahan, dan ulangi topik terlemah setiap minggu agar berkembang.
Contoh
Contoh: data engineer membuat alert untuk pipeline gagal, memakai diagnostic setting untuk mengirim log ke Log Analytics, dan meninjau laporan budget bulanan.Pelajaran 5 Synapse dan Analitik
Synapse menggabungkan warehouse, Spark, pipeline. Dedicated SQL pool menyediakan komputasi dan serverless SQL menanyakan file. Spark pool memproses skala besar. Pipeline mengorkestrasi dan lake database mendefinisikan skema. Pilih SQL atau Spark sesuai beban. Berlatihlah dengan contoh, tinjau setiap kesalahan, dan ulangi topik terlemah setiap minggu agar berkembang.